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Kurs

Skalierbare agentische Systeme entwickeln

Grundlagen1 Std. 30 Min.

Finde heraus, was nötig ist, um KI-Agenten zu skalieren, mit ein bisschen Hilfe von Frameworks wie MCP und A2A.

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Kursbeschreibung

Entwerfen und Entwickeln von Agenten für die Skalierung

Lerne, wie du KI-Agenten mit Blick auf Skalierbarkeit entwirfst und entwickelst, indem du die drei Säulen der Skalierbarkeit von Agenten befolgst: Modularität, Robustheit und Anpassungsfähigkeit. Finde heraus, was einen erfolgreichen Agenten in der Produktion ausmacht und warum es so vielen schwerfällt, das zu schaffen.

Entdecke die Vorteile von MCP und A2A

Das von Anthropic entwickelte Model Context Protocol (MCP) hat die Interoperabilität von Agenten total verändert und einen einheitlichen Ansatz geschaffen, um Agenten mit Datenquellen zu verbinden. Das von Google entwickelte Agent-to-Agent-Protokoll (A2A) ergänzt MCP. Schau dir an, wie du diese beiden Frameworks kombinieren kannst, damit die Integrationen deines Agenten skalierbar sind.

Best Practices für das Testen und Bereitstellen von Agenten umsetzen

Bevor du auf den großen roten Knopf drückst und deinen Agenten in die Produktion schickst, musst du die Risiken, die mit der Skalierung einhergehen, minimieren. Lerne, wie du ein robustes Test-Framework aufbaust, um Probleme mit Komponenten, Integrationen, Leistung und Sicherheit zu erkennen. Entscheide dich anhand der Anforderungen des Anwendungsfalls, welcher Bereitstellungstyp für deinen Agenten der richtige ist.

Voraussetzungen

Lernprogramm

Kursübersicht

1

Skalierbare Agenten entwerfen

In diesem Kapitel erfährst du, was einen erfolgreichen KI-Agenten im Produktivbetrieb ausmacht (und warum viele auf dem Weg dahin scheitern). Du lernst die wichtigsten Designprinzipien für skalierbare Agenten kennen: eine robuste Infrastruktur und geeignete Tools, eine modulare Architektur sowie kontinuierliche Evaluierungen und Feedback-Schleifen.
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2

Agenten für Skalierung entwickeln

3

Agenten im Produktivbetrieb einsetzen

Wir sind fast bereit für den Produktivbetrieb. Vorher bauen wir ein robustes Test-Framework auf, das sicherstellt, dass der KI-Agent im Produktivbetrieb auch zuverlässig performt. Du legst eine geeignete Bereitstellungsstrategie für deinen Use Case fest und lernst, Echtzeit-Datenquellen in dein agentisches System zu integrieren.
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Skalierbare agentische Systeme entwickeln

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